如何优化点餐、商城小程序等业务系统。具体需求应该以老板为中心？以运营为中心？还是以营销部门为中心？

其实，数据也可以说话！

(相关资料图)

结合客户的消费数据、使用数据，以最有力的事实证据辅助业务系统优化。

我们可以通过浏览时长判断产品的欢迎程度，通过点击次数了解广告的吸引力，通过每一步的转化率自查各个阶段的影响因素。

CDP客户数据平台通过对客户的使用数据进行多角度分析，洞察业务系统经营状态，以此辅助业务系统的优化迭代，量化迭代效果。

那数据可以告诉我们什么？或者说，我们希望数据说什么？

一般来说，业务系统数据分析，主要洞察以下几种类型的指标：

通过以上指标的分析结果，我们大体上能最终获得我们想要的答案。

CDP客户数据平台洞察客户数据

以消费者行业小程序为例，如何通过数据洞察结果，反哺小程序迭代？

对于消费者行业来说，关键指标是客户转化率，而提升转化率，也正是小程序迭代的主要目的。

如果我们从转化率是否提升的角度来看，那么可以从顾客下单流程着手：

顾客看见商品→查看商品详情（→加入购物车）→确认订单→下单完成

通过漏斗分析，追踪小程序内用户的行为轨迹数据，查看在每个环节中客户的流失情况以及最终的转化情况，与迭代前的转化比例对比获取答案。

这时我们可能会发现，在“商品详情→商品下单”这个过程中的顾客仍然大量流失，严重影响最终的商品转化情况。

那么我们可以进入下一步。

针对业务系统的商品销售状况，可以提出3点假设：

1. 商品原因

商品售价过高等原因，阻碍顾客下单

2. 运营原因

详情页图片内容描述不清晰、视觉观感不佳、

图片质量差等原因

3. 小程序原因

详情页布局混乱、未突出商品价值等原因

CDP客户数据平台分析数据验证

这个时候可以通过CDP客户数据平台数据分析印证假设：

1. 将促销期间与当前数据进行对比，可以初步排除商品价格等原因 ❎

2. 设置对照商品，优化详情页面图片，分析两者的转化情况，可以排除运营因素 ❎

3. 那么这个时候，就说明商品详情页面在用户体验上存在问题，需要进行再次迭代优化 ✅

最后，通过客户数据分析持续反哺小程序优化迭代

对于商品详情页面的优化成果，我们可以对此展开更加精细化的数据分析：

• 详情页的各个运营位的点击趋势、浏览时长

• “详情页→下单页面”过程中顾客流失状况

• 详情页的各个运营位对顾客最后下单的影响情况

• ···

以精细化的数据分析，反哺小程序迭代，从而进一步优化产品迭代效果，实现关键指标的有效提升

以上就是关于业务系统客户数据分析如何反哺优化迭代的全部内容啦，感谢你的观看！

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